Konfigurator-Erstellung für komplexe Produkte

Einleitung

Viele Unternehmen verkaufen komplexe Systeme – Anlagen, Maschinen, technische Lösungen – die sich nicht in ein einfaches Konfigurations-Raster einordnen lassen. Kein Standard-Katalog, keine einfache Regel-Logik. Stattdessen: individuelle Parameter, variantenreiche Produktlandschaften, kundenspezifische Anforderungen.

Ein Konfigurator auf Basis digitaler Zwillinge modelliert jede Produktvariante mit ihren individuellen Parametern, simuliert sie für den jeweiligen Anwendungsfall und ermittelt die am besten geeignete Lösung – systematisch, nachvollziehbar, skalierbar. Und: Er wird zur zentralen Datenquelle für das Produktmanagement, weil jede Anfrage – auch die ohne passendes Produkt – erfasst und analysierbar bleibt.

1. Das Problem: Komplexe Systeme, einfache Konfiguratoren

Klassische Konfiguratoren funktionieren über Regeln und Raster. Wenn A, dann B. Wenn Parameter X im Bereich Y, dann Variante Z. Das passt für Standardprodukte mit begrenzter Variantenvielfalt. Komplexe Systeme – Sondermaschinen, individualisierte Anlagen, technische Großprojekte – lassen sich so nicht abbilden. Zu viele Parameter, zu viele Abhängigkeiten, zu viele Randbedingungen. Eine einfache Wenn-dann-Logik reicht nicht.

Die Alternative war bisher: Expertenwissen. Ein Vertriebsmitarbeiter oder Techniker kennt die Produktpalette, vergleicht Anforderungen mit Erfahrungswissen und schlägt eine Lösung vor. Das funktioniert – aber es skaliert nicht, es ist nicht reproduzierbar, und es liefert keine systematische Auswertung für das Produktmanagement.

2. Digitale Zwillinge und Simulation

Modellierung statt Raster

Digitale Zwillinge modellieren jede Produktvariante mit ihren individuellen Parametern. Nicht als starres Konfigurations-Raster, sondern als vollständige Abbildung des Systems: technische Eigenschaften, Grenzwerte, Abhängigkeiten, Verhaltensmodelle. Jede Variante wird so abgebildet, dass sie für den jeweiligen Anwendungsfall simuliert werden kann.

In der Simulation wird geprüft, ob der digitale Zwilling grundsätzlich in der Lage ist, die Anforderungen des Kunden zu erfüllen. Liegen die simulierten Ergebnisse innerhalb der Grenzwerte? Erfüllt die Variante die Spezifikation?

Skalierung: Hunderte von Varianten

Hat ein Unternehmen hunderte von Produkten oder Produktionsvarianten, wird für jede Variante eine Simulation durchgeführt. Der Konfigurator nutzt die digitalen Zwillinge, führt die Simulation für jede Variante aus und bewertet das Ergebnis: Liegt es im Rahmen der Grenzwerte? Ist die Variante ein geeigneter Kandidat? Alle Kandidaten – also alle Varianten, die die Anforderungen grundsätzlich erfüllen – werden identifiziert.

3. Bewertung und Rangfolge

Die Simulation liefert Kandidaten. Aber welcher Kandidat ist aus Kundensicht der beste? Wenn fünf Produktvarianten die Anforderungen erfüllen, geht es im nächsten Schritt darum, die sinnvollste Variante zu finden.

Dafür werden die Varianten und ihre Eigenschaften numerisch bewertet. Gewichtung nach Kundenerfordernissen, Vergleich von Kennzahlen, Bewertung von Trade-offs. Die Kandidaten werden sortiert – nach Eignung, nach Preis-Leistung, nach technischer Passgenauigkeit oder anderen definierten Kriterien.

4. Der Konfigurator als Quelle für das Produktmanagement

Ein Konfigurator berechnet nicht nur Kandidaten. Er ist eine perfekte Quelle für das Produktmanagement eines Unternehmens.

Jede Anfrage fließt in den Konfigurator

Alle Anforderungen, alle Anfragen laufen in den Konfigurator hinein. Er berechnet, welche Produkte als Ergebnis am besten für den Kunden geeignet sind. Möglicherweise gibt es auch Anforderungen, für die gar kein Produkt des Unternehmens geeignet ist. Das ist wertvolle Information – die in der klassischen Auftragsverarbeitung aber meist verloren geht.

Alle Eingaben für bestimmte Anfragen werden von der Konfigurationssoftware erfasst und gespeichert. Auf Basis dieser Daten lässt sich Business Value generieren: Welche Anforderungen wurden von Kunden besonders häufig angefragt? Welche Anforderungen haben häufig zu einem bestimmten Ergebnis geführt? Für welche Anforderungen gab es möglicherweise gar kein Produkt? Diese Informationen können genutzt werden, um das eigene Produktportfolio zu optimieren – Lücken zu schließen, Varianten zu ergänzen, Fokus zu setzen.

Das Problem der klassischen Auftragsverarbeitung

In der klassischen Auftragsverarbeitung landen vor allem die positiven Fälle. Bestellungen, die zustande kamen. Angebote, die angenommen wurden. Selten weiß man, für welche Anforderungen es kein passendes Produkt gab. Kundenanfragen, die im Sande verliefen, Rückmeldungen wie „dafür haben wir nichts“ – all das wird selten systematisch erfasst. Das Produktmanagement arbeitet mit unvollständigen Daten.

Die Lösung: Frühe Integration

Durch ein Konfigurator-Interface, das früh im Prozess integriert ist – idealerweise beim ersten Kundenkontakt, bei der ersten Anfrage – wird jede Anforderung verarbeitet und im Konfigurationsprozess in geeigneter Form gespeichert. Somit bleibt sie analysierbar für das Produktmanagement. Auch wenn kein Produkt gefunden wird. Auch wenn der Kunde nicht kauft. Die Daten sind da.

Konfigurator und KI-Assistent: Natürliche Sprache trifft Berechnung

Ein Konfigurator mit der entsprechenden API-Schnittstelle lässt sich direkt von einem KI-Assistenten nutzen. Der Kunde beschreibt seinen Bedarf in natürlicher Sprache – per E-Mail, Chat oder Formular. Der KI-Agent versteht die Anforderungen, extrahiert die relevanten Parameter und übergibt sie an den Konfigurator. Dieser berechnet im Hintergrund die Simulation, prüft alle Varianten und liefert das Ergebnis zurück.

Der KI-Assistent kann dem Kunden dann unmittelbar eine Rückmeldung geben: Ist die Anforderung grundsätzlich machbar? Welche Produktvariante passt am besten? Welche Alternativen gibt es? Fehlen noch Angaben, fragt der Agent diese gezielt und verständlich nach – mit Erklärung, warum sie benötigt werden. So entsteht ein natürlicher Dialog, in dem der Kunde seine Anforderungen beschreibt und der Konfigurator im Hintergrund rechnet.

5. Nutzen im Überblick

Für Vertrieb und Angebotserstellung:

• Systematische Ermittlung der besten Produktvariante
• Reproduzierbare Ergebnisse
• Skalierung auch bei hunderten von Varianten

Für das Produktmanagement:

• Vollständige Datengrundlage über alle Kundenanfragen
• Identifikation von Portfolio-Lücken
• Datenbasierte Entscheidungen zur Produktentwicklung

Für das Unternehmen:

• Weniger verpasste Chancen durch nicht erkannte Anforderungen
• Bessere Ausrichtung des Portfolios am Markt
• Transparenz über Nachfrage und Angebotslücken